惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

V
V2EX
爱范儿
爱范儿
Martin Fowler
Martin Fowler
T
The Blog of Author Tim Ferriss
B
Blog RSS Feed
博客园 - 聂微东
G
GRAHAM CLULEY
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
WordPress大学
WordPress大学
Scott Helme
Scott Helme
AI
AI
S
Security Affairs
T
Threat Research - Cisco Blogs
M
MIT News - Artificial intelligence
T
Troy Hunt's Blog
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
人人都是产品经理
人人都是产品经理
AWS News Blog
AWS News Blog
T
Threatpost
Cyberwarzone
Cyberwarzone
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
U
Unit 42
V
Vulnerabilities – Threatpost
J
Java Code Geeks
博客园 - Franky
月光博客
月光博客
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
NISL@THU
NISL@THU
D
Docker
小众软件
小众软件
N
News and Events Feed by Topic
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
Y
Y Combinator Blog
A
Arctic Wolf
D
DataBreaches.Net
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Forbes - Security
Forbes - Security
量子位
PCI Perspectives
PCI Perspectives
美团技术团队
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
I
InfoQ
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
有赞技术团队
有赞技术团队
腾讯CDC
P
Proofpoint News Feed
S
Security @ Cisco Blogs
G
Google Developers Blog
C
Cisco Blogs

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Можно ли вычислить секретный ключ HMAC, если научиться инвертировать хеш-функции?
Сергей Панасенко · 2026-05-07 · via Все публикации подряд на Хабре

Сложный

4 мин

7.6K

Приветствую, Хабр!  В анализе криптографических алгоритмов достаточно часто используется понятие оракула. Оракул – это некоторая гипотетическая вычислительная сущность, которая может мгновенно выполнять конкретные требуемые криптоаналитику операции. Например, выдавать истинно случайные числа (случайный оракул), или зашифровывать/расшифровывать данные на некотором априори известном оракулу ключе шифрования (соответственно, оракул зашифрования/расшифрования). 

Предлагаю в этой статье пойти дальше и рассмотреть оракул, способный найти прообраз (точнее, совокупность возможных прообразов) заданного хеш-кода конкретной хеш-функции. Поскольку хеш-функции часто используются в более сложных конструкциях, предлагаем посмотреть и порассуждать, как наличие такого оракула влияет на свойства вышележащих криптографических механизмов. В качестве их примера рассмотрим конструкции HMAC (Hash-based Message Authentication Codes – коды аутентификации сообщений на основе хеширования).

Оракул поиска прообразов

Оракула, который умеет находить прообразы заданных хеш-кодов, так и назовем оракулом поиска прообразов, обозначим его как P. Предположим, что у атакующего есть доступ к такому оракулу, в результате которого он может запросить у оракула (и немедленно получить) прообразы для некоторого хеш-кода h заранее зафиксированной хеш-функции:

где s – длина в битах каждого из прообразов, которые хочет получить атакующий, а множество из z прообразов заданной длины s, найденных оракулом, обозначается

Отметим, что при отсутствии зафиксированной длины искомых прообразов их количество либо является бесконечным (если хеш-функция не ограничивает размер входного значения), либо весьма большим, если ограничение на размер входного значения есть (в этом случае оно обычно очень большое – например, 264 – 1 бит для SHA2-256 [1]). Если же размер зафиксирован, то количество найденных прообразов z может быть оценено следующим образом (при близком к равновероятному распределении выходных хеш-кодов по множеству входных значений):

где n – размер выходного значения хеш-функции в битах.
Подразумеваем здесь, что s > n. Однако значения s ≤ n также допустимы, в этих случаях z может интерпретироваться как вероятность нахождения одного прообраза для заданного хеш-кода.

HMAC

Коды аутентификации сообщения на основе хеширования HMAC были предложены в 1996 г. в [2], они активно используются в ряде криптографических протоколов. Вычисление HMAC производится так:

где:

  • m – входное сообщение произвольного размера (с учетом возможных ограничений нижележащей хеш-функции hash);

  • – секретный ключ для вычисления HMAC, а k – результат его дополнения или выравнивания под размер блока данных (b бит) хеш-функции hash;

  • ipad и opad – фиксированные (стандартизованные) b-битные константы.

Входные сообщения m и соответствующие им значения HMAC обычно известны атакующему, поскольку передаются в открытом виде.
Предположим, что у атакующего есть оракул поиска прообразов и известная пара сообщения m (длины len) и его HMAC-кода h, рассчитанного с использованием (выровненного или дополненного) ключа k. Видно, что в этом случае атакующий легко получит с помощью оракула набор возможных промежуточных значений:

Вопрос: Сможет ли атакующий в этом случае получить корректное значение секретного ключа k (что позволит ему впоследствии подделать HMAC любого сообщения на этом ключе)?

Методика поиска секретного ключа

Позволю себе предложить следующую методику определения секретного ключа k с помощью оракула поиска прообразов P:

Шаг 1. С помощью оракула атакующий получает множество возможных прообразов (назовем эти прообразы «внешними»):

где s = b + n, т. е. мощность данного множества

Каждый возможный прообраз ci представляет собой конкатенацию двух частей:

где:

  • ki – возможное значение искомого ключа k, соответствующее прообразу ci;

  • mi – сообщение, соответствующее прообразу ci.

Шаг 2. Правая часть каждого возможного прообраза ci, i = 1,....,z «прогоняется» через оракул поиска прообразов с целью получения для каждого из них еще одного множества возможных прообразов (назовем эти прообразы «внутренними»):

где

j-й внутренний прообраз, полученный из правой части i-го внешнего прообраза.

Каждый из внутренних прообразов также состоит из двух частей:

В этом случае уже из внутреннего прообраза получается еще один кандидат в искомые ключи:

Шаг 3. Для определения, какой из кандидатов в секретные ключи является верным, выполняется полный перебор по следующим значениям:

Критериями нахождения верного ключа являются следующие:

В (крайне маловероятном) случае совпадения данных значений для нескольких кандидатов в ключи, необходима вторая пара m и h для выделения из них корректного.

Оценка трудоемкости

Среднюю трудоемкость нахождения корректного ключа HMAC (не принимая во внимание требования к памяти и возможные ложные совпадения) в соответствии с описанной выше методикой можно оценить следующим образом:

  • обращений к оракулу поиска прообразов:

  • сравнений в процессе перебора:

Для ряда широко используемых хеш-функций можно привести конкретные цифры:

Хеш-функция

Размер блока

(равный длине ключа k)

b, бит

Размер выходного значения

n, бит

Размер прообразов

s, бит

Обращений к оракулу

Сравнений

(нижняя граница
для len = 1)

MD5

512

128

640

2511

2896

RIPEMD-160

512

160

672

2511

2864

SHA2-256

512

256

768

2511

2768

SHA2-512

1024

512

1536

21023

21536

SHA3-256

1088

256

1344

21087

21920

SHA3-512

576

512

1088

2575

2640

Стрибог-256

512

256

768

2511

2768

Стрибог-512

512

512

1024

2511

2512

Как видно из таблицы, трудоемкость описанной выше атаки по поиску секретного ключа HMAC с использованием оракула поиска прообразов является крайне высокой и на много порядков превышает гипотетическую границу практической применимости, что показано на примере ряда широко используемых хеш-функций (и должно являться справедливым для прочих криптографических хеш-функций с достаточно большим размером блока). 

Заключение

Таким образом, можно сделать вывод, что конструкция HMAC является крайне удачной и даже в случае наличия у атакующего такого мощнейшего средства, как оракул поиска прообразов, по факту является стойкой в части определения секретного ключа.

Литература

1.  FIPS 180-4. Secure Hash Standard (SHS). August 2015.

2.  M. Bellare, R. Canetti, H. Krawczyk. Keying Hash Functions for Message Authentication. CRYPTO 1996.